Dynon 认证面板采用 SkyView HDX,这是 Dynon 的旗舰集成航空电子平台,可用现代、经济实惠的系统取代您的旧设备。SkyView HDX 可以做到一切:带合成视觉和攻角的主飞行显示器;三轴自动驾驶仪;带所有 EGT/CHT、倾斜辅助、燃油计算机和多引擎支持的发动机监视器;带飞行计划、ADS-B 交通和天气以及电子飞行包的地图绘制;COM 无线电;带 2020 兼容 ADS-B Out 的模式 S 应答器等。SkyView HDX 的卓越触摸屏与符合人体工程学的旋钮和按钮配合使用,可在所有飞行条件下提供积极、直观的控制。安装 SkyView HDX 系统允许在 VFR 和 IFR 下飞行(配备适当的第三方导航器时),并且不会限制飞机的操作使用。
自主机器人飞机无损检测 (ARNDIA):飞机部件无损检测 (NDI) 平台 Adam Brant 博士、Jonathan Brown、Reeg Allen RE2 Robotics,宾夕法尼亚州匹兹堡,15201 RE2 Robotics 开发了一个新颖的平台,用于对飞机涂层和部件进行自主和遥控无损检测 (NDI),以提高生产率、减少人为错误并改善操作时间和飞机准备情况。该平台名为“自主机器人飞机无损检测 (ARNDIA)”,将计算机视觉和机器学习算法与轻便的 7 自由度 (DOF) 自主机械手系统融合,可轻松安装到飞机表面。来自第三方供应商的各种传感器和末端执行器,如超声波设备和时域太赫兹传感器,可通过其接口控制文档 (ICD) 轻松与 ARNDIA 集成。传感器集成完成后,ARNDIA 可以自主扫描飞机部件以检测关注区域。此外,由于其 7 DOF 功能,ARNDIA 可以轻松访问难以接触的组件并对其进行 NDI,而如果由人工检查,则需要花费数小时的劳动来移除其他组件才能访问感兴趣的组件。ARNDIA 利用路径规划算法来绘制对相应飞机组件执行 NDI 所需的轨迹。通过使用计算
莱特兄弟发明飞机后不久,威尔伯·莱特就设想,当“这一特性(平衡和操纵能力)”被解决后,飞行时代将到来[1]。事实上,飞行时代确实已经到来——民航运输已成为我们长途旅行的主要方式,军用飞机在国防中发挥着重要作用,航空业已成为世界经济不可或缺的一部分。毫无疑问,飞机飞行安全和效率极其重要。航空业、国家运输安全委员会、联邦航空管理局和美国国家航空航天局一直在努力将航空事故率降至最低。飞机设计/维护、导航/制导设备、交通控制系统、飞行员培训等的改进已经
Dynon 认证面板采用 SkyView HDX,这是 Dynon 的旗舰集成航空电子平台,可用现代、经济实惠的系统取代您的旧设备。SkyView HDX 可以做到这一切:带有合成视觉和攻角的主飞行显示器;三轴自动驾驶仪;带有所有 EGT/CHT、倾斜辅助、燃油计算机和多引擎支持的发动机监视器;带有飞行计划、ADS-B 交通和天气以及电子飞行包的地图;COM 无线电;带有符合 2020 年标准的 ADS-B Out 的模式 S 应答器等。SkyView HDX 的卓越触摸屏与符合人体工程学的旋钮和按钮配合使用,可在所有飞行条件下提供积极、直观的控制。安装 SkyView HDX 系统允许在 VFR 和 IFR 中飞行(配备适当的第三方导航器时),并且不会限制飞机的操作使用。
此外,从运营商角度执行了 ELICA 商业案例。假设利用率为 75%,每年将完成约 1,380 个飞行小时。成本估计为每飞行小时约 930 欧元,每项营收任务 495 欧元,每年固定成本 505,000 欧元(假设混合动力率为 15%)。每年约 260 万欧元的总支出由约 290 万欧元的收入支付,从而实现 313,000 欧元(10.7%)的利润。所有得出的性能指标均与当前基准数据一致。设计可能影响的最大成本驱动因素当然是能耗,还有整架飞机和发动机的维护工作。初步保守的市场评估假设欧洲和美国的整体市场需求在 240 到 710 架飞机之间——仅用于 RAM 目的。满足这个市场的年生产率估计为每年 28 到 85 架飞机。基线是 ELICA 市场份额在 5% 到 15% 之间。
自2014年以来,航空业发生了重大变化,影响了新飞机的平均燃油燃烧。随着航空公司和消费者越来越意识到商业航空的环境影响,一些运营商增加了他们对更省油飞机的投资。已经引入了两种流行的重新引擎狭窄飞机类型:空中客车A320NEO和波音737个最大家庭,以取代较老,效率低下的飞机。巴西航空工业公司E-JET E2家族也在2018年投入使用,这将新的,省油的发动机技术扩展到了区域喷气机。同时,引入空中客车A350和A330NEO家庭,以及更多波音的787个梦幻客机的交付,提高了宽体燃料效率。
摘要 — 全电动飞机 (MEA) 因其更高效、更可靠的潜力而成为未来先进飞机的发展趋势。因此,最佳电源管理在 MEA 中起着重要作用,尤其是在使用混合储能系统 (HESS) 时。在本文中,我们提出了一种新型的 MEA 自适应在线电源管理算法,旨在最大限度地减少基于电池-超级电容器 HESS 的发电机的功率波动。该问题首先被表述为一个受约束的随机规划问题。然后,我们提出了一种在线算法,使用 Lyapunov 优化方法近似地解决该问题,该方法不需要任何统计数据和未来的电力需求知识。我们进一步提出了一种 MEA 自适应在线电源管理算法,将自适应策略与在线算法相结合。跟踪驱动的仿真结果证明了所提出的 MEA 电源管理算法的有效性、效率和适应性。
Korry 专有的有源矩阵液晶显示器 (AMLCD) 和飞机使用寿命背光技术提供无与伦比的视觉性能,具有卓越的色彩深度、对比度、色彩稳定性、白天、夜晚和 NVIS 模式下的宽视角。使用 Korry 专有的控制机制,可在整个工作温度范围和使用寿命内保证光学质量。
本文介绍了对 FLEXOP 演示飞机进行的地面测试活动。进行的测试分为结构、飞行系统和集成测试。除了描述测试设置和测试执行之外,还给出了主要发现和结论。结构测试包括静态、地面振动和适航性测试。静态和地面振动测试用于对制造的机翼和整个机身进行结构表征。本文还介绍了用于机翼形状和负载重建的光纤布拉格应变传感系统的评估和校准。适航性测试用于证明制造的机翼在指定极限载荷下的结构完整性。在飞行系统测试的背景下,简要介绍了机载自动驾驶仪硬件软件系统的主要组件,包括从 RC 发射器到飞机控制器的信号数据流、基线自动驾驶仪软件的功能以及与地面站的通信。所有这些组件都集成到硬件在环环境中,并简要介绍了伺服电机识别和硬件延迟测量。在设计基线和颤振控制器时考虑了测量的硬件延迟。在软件在环环境中,颤振控制器与基线控制器一起进行了测试。最后介绍系统集成测试。在此背景下,介绍了空气制动器、发动机、电子元件的兼容性、航程和滑行测试。
飞机的周转包括一系列地面处理活动,如登机、加油和行李装卸,这些活动需要在起飞前完成。对于维戈埃因霍温机场 (VEA) 的周转地面处理操作,使用预定义的开始和完成时间来安排这些周转活动及其资源。预定义的流程时间不考虑导致时间表混乱的任何变化。此外,通常不清楚哪些活动构成了总周转时间,这使得难以有效分配资源。从业务角度来看,希望预测执行周转及其活动所需的时间,以使运营决策更加智能。本文提出了一种流程结构感知预测 (PSAP) 方法来高质量地预测飞机在机场的周转时间。作为案例研究,我们为瑞安航空波音 737 在埃因霍温机场的周转开发了一个模型。所提出的 PSAP 模型的主要特点是它能够将周转时间预测分解为其“关键”活动的周期时间,而这些周期时间可以通过先进的机器学习算法(如人工神经网络 (ANN) 和随机森林 (RF))准确预测。通过明确定义周转过程结构,可以获得准确且透明的模型,可用于(实时)决策目的